По имеющейся информации о предприятиях типических групп в некоторой степени можно оценить их финансовое состояние, рассчитав уровни кредиторской и дебиторской задолженности (таблица 13).
| Таблица 13 - Уровень кредиторской и дебиторской задолженности | ||||
| Показатели | Типические группы | III к I, в % | ||
| I | II | III | ||
| По отношению к общей выручке | ||||
| Краткосрочная кредиторская задолженность | 0,551 | 0,231 | 0,228 | 41,38 |
| Краткосрочная дебиторская задолженность | 0,136 | 0,095 | 0,146 | 107,54 |
| В расчете на 100 га с.-х. угодий, тыс.руб. | ||||
| Краткосрочная кредиторская задолженность | 718,43 | 820,76 | 1074,26 | 149,53 |
| Краткосрочная дебиторская задолженность | 177,21 | 339,29 | 688,62 | 388,59 |
| Долгосрочные кредиты | 247,51 | 309,22 | 281,33 | 113,66 |
| Краткосрочные кредиты | 281,03 | 616,61 | 269,78 | 96,00 |
По данным таблицы 13 можно сделать следующие выводы:
ü Самая низкая кредиторская задолженность по отношению к общей выручке (0,288) у предприятий высшей группы, это говорит о том, что у них больше возможностей расплатиться с кредитами вовремя, и имеют достаточную финансовую устойчивость. У предприятий первой группы краткосрочная кредиторская задолженность составляет более половины общей выручки (55,1%), при этом краткосрочная дебиторская задолженность составляет 13,6%, то есть на погашение имеющейся кредиторской задолженности необходимо затратить 41,5% полученной выручки. Финансовое состояние этих предприятий не стабильно.
ü Что касается объемов задолженности, то наибольшую задолженность как кредиторскую, так и дебиторскую имеют предприятия III группы. Их кредиторская задолженность в расчете на 100 га сельхозугодий превышает этот же показатель I группы на 49,53% (почти в полтора раза). А дебиторская задолженность предприятий III группы выше в 3,88 раз, чем предприятий I группы.
Глава 2 Факторная группировка и корреляционный анализ
На результаты реализации продукции оказывает влияние комплекс факторов, наиболее существенными являются факторные признаки, характеризующие уровень интенсивности производства. В целях данного курсового проекта мной были выбраны два фактора – затраты на корма и численность работников в расчете на 100 га сельхозугодий. Для оценки степени их влияния на среднюю выручку от реализации продукции животноводства со 100 га сельхозугодий использованы факторная комбинационная группировка и корреляционный анализ.
Определим значения указанные показатели по совокупности предприятий и сведем их в таблицу.
Таблица 14 - Исходные данные
| № п\п | Выручка от реализации продукции животноводства в расчете на 100 га с-х угодий | Численность работников на 100 га с-х угодий | Затраты на корма | № п\п | Выручка от реализации продукции животноводства в расчете на 100 га с-х угодий | Численность работников на 100 га с-х угодий | Затраты на корма |
| х0 | х1 | х2 | х0 | х1 | х2 | ||
| 1 | 2,53 | 4,83 | 0,00 | 14 | 763,08 | 2,73 | 477,87 |
| 2 | 112,68 | 6,22 | 72,33 | 15 | 929,21 | 7,59 | 565,99 |
| 3 | 203,42 | 0,73 | 103,50 | 16 | 950,67 | 3,00 | 351,40 |
| 4 | 228,84 | 2,74 | 166,49 | 17 | 1016,87 | 7,15 | 665,92 |
| 5 | 230,87 | 5,29 | 92,15 | 18 | 1297,73 | 5,89 | 702,23 |
| 6 | 273,99 | 3,65 | 176,43 | 19 | 1912,04 | 9,61 | 865,66 |
| 7 | 303,71 | 5,30 | 200,07 | 20 | 2244,31 | 15,49 | 865,00 |
| 8 | 370,76 | 4,36 | 163,65 | 21 | 2401,44 | 14,95 | 1020,71 |
| 9 | 378,13 | 16,16 | 74,59 | 22 | 2593,03 | 46,19 | 1468,41 |
| 10 | 442,08 | 9,07 | 283,72 | 23 | 3698,89 | 19,25 | 1435,97 |
| 11 | 647,79 | 8,28 | 476,93 | 24 | 3785,21 | 93,89 | 1834,08 |
| 12 | 656,83 | 7,96 | 317,46 | 25 | 4043,12 | 24,48 | 1850,67 |
| 13 | 675,01 | 6,51 | 486,40 | 26 | 10340,45 | 82,25 | 5688,76 |
По данным таблицы видно, что в изучаемой совокупности имеются два предприятия, которые отличаются крайними значениями. Это предприятие под номером 1, выручка от реализации продукции животноводства которого на 100 га сельхозугодий составила 2,53 тыс. руб., и, кроме того, не имеющего затрат на корма. Другое предприятие под номером 26, наоборот, отличается очень высокими показателями выручки и затрат. Для обеспечения большей однородности изучаемой совокупности, на мой взгляд, эти предприятия нужно исключить.
Теперь, после определения границ групп и подгрупп распределим по ним все единицы совокупности.
Таблица 15 - Влияние численности работников и затрат на корма на сумму выручки от реализации продукции животноводства (все показатели взяты в расчете на 100 га сельхозугодий)
| Группы по численности работников, чел. | Подгруппы по затратам на корма тыс.руб. | Число предприятий | Сумма выручки от реализации продукции животноводства, тыс.руб. | Средняя выручка от реализации продукции животноводства, тыс.руб. |
| До 4,8 | До 350,0 | 4 | 1077,01 | 269,25 |
| Свыше 350,0 | 2 | 1713,75 | 856,88 | |
| Итого по группе | Х | 6 | 2790,77 | 465,13 |
| От 4,8 до 9,6 | До 350,0 | 5 | 1746,18 | 349,24 |
| Свыше 350,0 | 6 | 6478,63 | 1079,77 | |
| Итого по группе | Х | 11 | 8224,82 | 747,71 |
| Свыше 9,6 | До 350,0 | 1 | 378,13 | 378,13 |
| Свыше 350,0 | 6 | 18766,00 | 3127,67 | |
| Итого по группе | Х | 7 | 19144,13 | 2734,88 |
| По всем предприятиям | До 350,0 | 10 | 3201,32 | 320,13 |
| Свыше 350,0 | 14 | 26958,39 | 1925,60 | |
| Итого по совокупности | Х | 24 | 30159,71 | 1256,65 |
Поскольку изучается только один результативный признак, его анализ удобно проводить в шахматной комбинационной таблице (таблица ).
Таблица 16 – Выручка от реализации продукции животноводства в зависимости от обеспеченности работниками и затрат на корма (в расчете на 100 га сельхозугодий), тыс. руб.
| Группы по численности работников | Подгруппы по затратам на корма | В среднем | |
| До 350,0 | Свыше 350,0 | ||
| до 4,8 | 269,25 | 856,88 | 465,13 |
| от 4,8 до 9,6 | 349,24 | 1079,77 | 747,71 |
| свыше 9,6 | 378,13 | 3127,67 | 2734,88 |
| В среднем | 320,13 | 1925,60 | 1256,65 |
Оценим вначале влияние на выручку численности работников при равном значении другого группировочного признака – затрат на корма. Так, при затратах на корма до 350,0 тыс.руб. на 100 га сельхозугодий выручка возрастает с увеличением численности работников с 269,25 тыс.руб. на 100 га сельхозугодий в первой группе до 349,24 во второй группе и до 378,13 в третьей, то есть прибавка выручки от увеличения численности работников в третьей группе по сравнению с первой составила 378,13 – 269,25 = 108,88 тыс.руб. При уровне затрат на корма свыше 350,0 тыс.руб. прибавка выручки от того же увеличения численности работников составляет 2270,29 тыс.руб. То есть обеспеченность работниками больше влияет на сумму выручки при более высоком уровне затрат на корма.
Таким же образом оценим влияние на величину выручки затрат на корма. Для этого сравним выручку по подгруппам в пределах каждой группы по численности работников.
Прибавка выручки от увеличения затрат на корма в подгруппе 2 по сравнению с подгруппой 1 составляет:
ü I 856,88 - 269,25 = 587,63 тыс. руб.;
ü II 1079,77 - 349,24 = 730,53 тыс.руб.;
ü III 3127,67 – 378,13 = 2749,54 тыс.руб.
Можно сделать вывод, что увеличение затрат на корма сильнее влияют на выручку при большей численности работников.
Разность прибавок составляет 2270,29 – 108,88 = 2161,41 тыс. руб., это говорит о том, что эффективность увеличения численности работников выше при более высоком уровне затрат на корма. При постепенном увеличении факторов эффективность их взаимодействия повышается.
Совместное влияние двух факторов оценивается сопоставлением выручки при самых низких уровнях обоих факторов (269,25 тыс.руб.) и при самых высоких (3127,67 тыс.руб.). Соответственно прибавка выручки от совместного влияния факторов составляет 2858,42 тыс. руб.
Для оценки степени влияния факторов (обеспеченности работниками и затрат на корма в расчете на 100 га сельхозугодий) на выручку от реализации продукции животноводства со 100 га сельхозугодий используют корреляционно-регрессионный анализ.
Перед проведением анализа необходимо проверить тесноту связи признака с каждым из факторов и факторов друг с другом, для чего составляется матрица парных коэффициентов корреляции. Если наблюдается явление мультиколлинеарности (то есть признаки-факторы связаны между собой теснее, чем с признаком-результатом), то выбранные факторы не подходят для построения модели.